预测性维护

更明智的决策:状态监测和预测性维护的影响

预测性维护包括使用传感器数据、历史维护记录和其他相关信息来预测过程行为和潜在的设备故障。利用大数据、机器学习、数据分析和建模,预测性维护可以预测潜在的问题,更高效地安排维护任务,并降低意外停机和昂贵维修的可能性。

预测性维护解决方案依靠实时信息有效地检测设备性能和状态的变化。这种方法可提供对单个资产、流程甚至整个智能工厂状态的访问。积极主动的维护策略可最大限度地减少不必要的人工维护任务,从而显著,极大等提高效率,最终减少故障,缩短停机时间。

预测性维护也是创新商业模式的网关。例如,通过提供 "可用性服务",企业可以转变其业务模式,从单纯销售电机转变为确保机器持续运转。这种战略转变并不局限于单纯的交易,而是有助于建立持久的合作伙伴关系,以提高可视性、优化维护并保证机器的持续可用性。

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